• Informatization Policy
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• v.17 no.3
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• pp.3-20
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• 2010

The purpose of this paper is to review research articles on social computing and to provide the future directions of the study. A total of 51 articles published in social scientific journals from 2006 to 2010 are analysed by research theme, methodology, level of analysis, and application area. It is found that most of the studies are addressing blogs and mainly focusing on societal concepts rather than organizational concepts. The predominant methodology is field study at the individual level of analysis. We suggest that future researches on social computing need to address more various topics and application areas. Also diversity in terms of methodology and level of analysis is required.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.801-801
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• 2012

최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.653-655
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• 2014

스마트 디바이스 산업의 발전으로 소셜미디어 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 이렇게 증가한 데이터와 함께 분석을 통해 발견할 수 있는 정보의 양도 다양해지면서 여러 산업분야에서 소셜미디어 데이터 분석을 위한 연구가 진행되고 있다. 소셜미디어는 종류가 다양하고 하루 평균 발생량이 너무 많기 때문에 분석시간이 오래 걸릴 뿐 아니라, 불필요한 불용어 및 방해요소 때문에 적절한 정제작업이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 한 종류인 트위터 분석을 위해 여러 가지 기법으로 데이터를 정제한다. 정제과정은 분석에 용이한 형태로 데이터를 변형시킨 후 의미없는 데이터와 분석에 방해가 되는 불용어를 제거한다. 이 정제를 통해 데이터 정보의 질을 높이고 분석 시간을 단축시켜 빠르고 신뢰성 높은 분석결과를 도출할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.608-611
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• 2012

소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.538-540
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• 2013

소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사람들이 증가하면서, 프라이버시와 관련된 보안 문제들 또한 이슈가 되고 있다. 기존의 소셜 네트워크 서비스들은 일반적으로 중앙 집중형 구조를 가지고 있다. 서비스 사용자들의 기본적인 프로필 정보들은 서비스 제공자에게 수집되어 빅데이터를 이룬다. 이러한 빅데이터가 서비스 제공자 측면에서는 상업적인 용도로 사용되지만, 사용자 개인의 입장에서는 자신의 개인정보가 악의적인 목적으로 사용되는지 전혀 알 수가 없다. 따라서 서비스 제공자의 무분별한 정보 수집 문제를 해결하기 위해 원천적으로 중앙 집중형 구조를 제거하고, 기존의 포털사이트와의 연동을 통해 오픈 아이디로 이용 가능한 오픈 소스 기반 분산형 소셜 네트워크 서비스를 제안한다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.35 no.2
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• pp.22-27
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• 2017

• Journal of Korea Game Society
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• v.12 no.6
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• pp.131-144
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• 2012

To affect users' attitudes on social issues, some serious games use narrative which can be an effective tool to provoke users' emotions. In this paper, focus group interview on the experiences about playing was conducted to figure out if the parts of narratives containing educational goals can actually provoke certain emotions or not. From the interview, words having emotional meaning were extracted and matched with Korean Emotion Terms Database. Then the emotion terms were compared with Russell's schematic map of core affect and were categorized. The result showed that users mostly felt unpleasant emotions during the play. The unpleasant emotions helped to achieve the game's goal which is conveying the tragedy of war.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.52 no.2
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• pp.303-330
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• 2021

The coronavirus infection-19 (hereinafter referred to as Corona 19) that occurred last year has not been ended until now. There have also been major changes in the library environment. This study focuses on changes in the library environment due to prolonged infectious diseases. In addition, it aims to derive implications for library services in the New Normal era by analyzing changes in user needs over time. For this purpose, we have comprehensively summarized the response activities of libraries due to the spread of Corona 19 in 2020, and analyzed changes in user needs that appeared on social media. Key terms were selected by collecting 496,741 tweets related to libraries in 2019 and 2020, and analysis by year and period by operation type was conducted. Through the analysis, the needs of library users in 2020 were classified into four issues, and the implications for each issue were derived.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.11
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• pp.81-91
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• 2019

Recently, social network service (SNS) is actively used by public. Among them, Twitter has a lot of tweets including sentiment and it is convenient to collect data through open Aplication Programming Interface (API). In this paper, we analyze social issues and suggest the possibility of using them in marketing through sentimental information of users. In this paper, we collect twitter text about social issues and classify as positive or negative by sentiment classifier to provide qualitative analysis. We provide a quantitative analysis by analyzing the correlation between the number of like and retweet of each tweet. As a result of the qualitative analysis, we suggest solutions to attract the interest of the public or consumers. As a result of the quantitative analysis, we conclude that the positive tweet should be brief to attract the users' attention on the Twitter. As future work, we will continue to analyze various social issues.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.460-469
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• 2020

This study analyzes online news articles and cafe articles on the '5-day Rotation Mask Distribution System', which is emerging as a recent issue due to the COVID-19 incident, to identify the mass media and social media agendas containing media and public reactions. This study figured out the difference between mass media and social media. For analysis, we collected 2,096 full text articles from Naver and 1,840 posts from Naver Cafe, and conducted word frequency analysis, word cloud, and LDA topic modeling analysis through data preprocessing and refinement. As a result of analysis, social media showed real-life topics such as 'family members' purchase', 'the postponement of school opening', ' mask usage', and 'mask purchase', reflecting the characteristics of personal media. Social media was found to play a role of exchanging personal opinions, emotions, and information rather than delivering information. With the application of the research method applied to this study, social issues can be publicized through various media analysis and used as a reference in the process of establishing a policy agenda that evolves into a government agenda.